TYPOLOGIE DESCRIPTIVE DES LOGEMENTS - oqai.fr vise à une description synthétique de l’échantillon des logements enquêtés et du parc de logements français par extension. Cette

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TYPOLOGIE DESCRIPTIVE DES LOGEMENTS

Hanane BENARIBI1

Cédric DUBOUDIN2

1LOCEAN 2AFSSET

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Contexte

Le travail présenté ici s’inscrit dans le contexte général du traitement et de la valorisation des

données de la campagne nationale logement de l’OQAI (Observatoire de la Qualité de l’Air

Intérieur). Il a fait l’objet d’un suivi par le groupe de travail « Exploitation des données » de

l’OQAI[1]

.

Financé par l’AFSSET, il a été réalisé dans le cadre d’une convention de collaboration de

recherche et développement passée entre l’AFSSET (Agence Française de Sécurité Sanitaire

de Environnement et du Travail) et le laboratoire LOCEAN[2]

(Laboratoire d’Océanographie

et du Climat, Expérimentation et Approches Numériques), sous la responsabilité scientifique

de Cédric DUBOUDIN, chef de l’unité Méthodologie et Outils Scientifiques de l’ AFSSET et

de Sylvie THIRIA, responsable de l’équipe Modélisation et Méthodes Statistiques Avancées

de LOCEAN.

Ce travail va faire l’objet d’une présentation détaillée au Conseil Scientifique de l’OQAI à

l’automne prochain et pourra subir des modifications.

[1]

Groupe de Travail « Exploitation » de l’OQAI : CSTB (coordination), AFSSET, INSERM, InVS,

Laboratoire LOCEAN, LHVP » [2]

Locean est une unité mixte de recherche dépendant du CNRS, de l’Université Pierre et Marie Curie (Paris VI)

et de l’IRD (Institut de Recherche pour le Développement).

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Table des matières

1. Introduction ................................................................................................................ 4

2. Données et méthodes .................................................................................................... 5

2.1. Sélection et construction des variables d’étude ........................................................ 5

2.2. Cartes topologiques mixtes ....................................................................................... 6

2.2.1. Recodage des données ......................................................................................................... 7

2.2.2. Apprentissage ...................................................................................................................... 7

2.3. Construction des classes ............................................................................................ 8

2.4. Description statistique des classes ............................................................................ 9

2.5. Règles d’affectation d’un logement à une classe ....................................................... 9

2.6. Comparaison de deux typologies des logements ....................................................... 9

3. Résultats ................................................................................................................... 11

3.1. Statistiques descriptives de l’échantillon des logements enquêtés ........................ 11

3.2. Répartition des logements en 15 catégories simples .............................................. 12

3.3. Elaboration de la typologie statistique descriptive des logements ........................ 16

3.3.1. Analyse de la carte issue de l’apprentissage MTM .........................................................16

3.3.2. Identification de 6 classes de logements par la classification hiérarchique ..................20

3.3.3. Arbre de décision permettant de définir a priori le type d’un logement........................23

3.4. Comparaison entre la typologie des logements en 6 classes et la catégorisation

en 15 classes ............................................................................................................ 24

3.5. Caractérisation des 6 classes de logements obtenues ............................................. 26

3.5.1. Description du sous échantillon constitué des logements de type I, II, III et IV (logements de type individuel) .........................................................................................26

3.5.2. Description du sous échantillon constitué des logements de type V et VI (logements de type collectif) ................................................................................................................28

3.5.3. Type I .................................................................................................................................29

3.5.4. Type II ................................................................................................................................30

3.5.5. Type III ..............................................................................................................................32

3.5.6. Type IV ...............................................................................................................................33

3.5.7. Type V ................................................................................................................................35

3.5.8. Type VI ...............................................................................................................................36

4. Conclusion ................................................................................................................ 38

5. Bibliographie ............................................................................................................ 39

6. Annexe : Variables prises en compte pour l’élaboration des cartes topologiques .............. 40

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1. Introduction

L’Observatoire de la Qualité de l’Air Intérieur (OQAI) a engagé une campagne nationale de

mesures dans les logements sur un échantillon de 567 logements représentatif du parc des 24

millions de résidences principales de la France continentale métropolitaine. Cette campagne

vise à dresser un état de la pollution de l’air dans l’habitat et à donner les éléments utiles pour

l’estimation de l’exposition des populations, la quantification et la hiérarchisation des risques

sanitaires associés, l’identification des facteurs prédictifs de la qualité de l’air intérieur.

Plus de 30 paramètres (chimiques, biologiques, physiques) de pollution ont été mesurés, sur

une durée d’une semaine, à plusieurs emplacements à l’intérieur des logements, dans les

garages attenants lorsqu’ils existent et à l’extérieur. Dans le même temps des informations

détaillées ont été collectées sur les caractéristiques techniques des logements, sur leur

environnement ainsi que sur les ménages et leurs activités, au travers de questionnaires [1].

Les niveaux de pollution intérieure ont été récemment publiés [2,3]. La description paramètre

par paramètre des logements est en cours.

L’objectif de cette étude est de proposer une typologie descriptive des logements enquêtés en

tenant compte simultanément de l’ensemble des paramètres relevés sur les logements : type,

structure, taille, ancienneté, mais également revêtements intérieurs, menuiseries,

aménagements. Elle vise à une description synthétique de l’échantillon des logements

enquêtés et du parc de logements français par extension.

Cette typologie est un outil pour la recherche des déterminants des niveaux de pollution

intérieure, comme potentiel facteur explicatif direct, ou de manière indirecte en faisant

apparaître les liens et corrélations entre les paramètres logements susceptibles d’intervenir sur

la pollution. Par ailleurs, elle peut servir dans une démarche d’évaluation des risques ou de

prévention.

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2. Données et méthodes

Les données utilisées dans cette étude proviennent de la base bd-OQAI-logements2005. Elles

ont été validées par l’OQAI et les données manquantes complétées par l’AFSSET1. Le

premier travail a consisté à sélectionner et à construire les variables d’étude.

La démarche retenue comprend ensuite quatre phases principales :

1. une classification des logements, qui passe par l’utilisation des cartes topologiques auto

organisatrices de Kohonen [4,5] et celle de la classification hiérarchique ascendante [6] ;

2. une description des classes retenues, à partir des variables logements et d’un critère

statistique appelé « valeur test » [6] ;

3. l’élaboration d’un algorithme décisionnel permettant de prédire la classe d’un nouveau

logement (n’ayant pas participé à l’analyse statistique) à partir d’un nombre limité de

paramètres, grâce à la méthode de segmentation [6] ;

4. la comparaison des classes obtenues avec une catégorisation simple des logements définie

par ailleurs.

Le redressement de l’échantillon (pondération des logements) n’a pas été pris en compte pour

l’analyse des données du fait de difficultés méthodologiques. En revanche, ce redressement a

été utilisé a posteriori afin d’estimer le pourcentage de logements que représente chaque

classe au sein du parc national.

2.1. Sélection et construction des variables d’étude

Les données de l’enquête logement de l’OQAI prises en compte dans cette étude sont les

informations descriptives du logement recueillies au travers des questionnaires. Elles

concernent : le type de logement (individuel, collectif,…), le statut d’occupation, l’ancienneté,

le bâti, la structure du logement (nombre de pièces, surface, présence de cave, garage, ….), le

type de chauffage et de production d’eau chaude, les revêtements intérieurs murs, sols et

plafonds, le type de menuiseries, la nature des meubles, etc. (voir liste en annexe). Ce sont

donc plus de 50 paramètres qui ont été sélectionnés.

Ont été exclus la situation géographique du logement et les caractéristiques d’urbanité (taille

de la zone urbaine, présence de voiries aux alentours, etc.).

Après la sélection des variables d’intérêt, il y a eu construction de variables d’études.

Principalement deux types de prétraitement ont été effectués et sont décrits ci-dessous. Le

premier concerne l’indexation des variables (pièce ou logement) et le deuxième les variables

emboîtées.

Les paramètres sélectionnés sont renseignés suivant les cas au niveau du logement ou au

niveau de chaque pièce du logement (revêtements intérieurs et menuiseries par exemple). Les

données sont donc présentes dans deux tables aux dimensions différentes : une table indexée

au logement et une table indexée au niveau pièce. Des transformations et créations de

1 Un rapport sur l’analyse et le traitement des valeurs manquantes de la base OQAI est en cours de

rédaction.

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variables à partir de ces tables étaient par conséquent nécessaires afin de constituer une seule

et même base de données indexée au niveau logement.

Ainsi, à partir des réponses propres à chaque pièce, des variables du type « taux de présence

dans le logement » ont été élaborées pour les paramètres suivants :

les revêtements de sols, de murs et de plafonds (exemple : nombre de pièces dans le

logement avec un sol de tel type divisé par le nombre de pièces de vie du logement2) ;

les types de fenêtres : bois, PVC, … (exemple : le nombre de menuiseries en bois sur le

nombre total de menuiseries) ;

le type de meubles : bois massif, en contreplaqué ou mixtes (exemple : nombre de pièces

avec des meubles en bois massifs sur le nombre de pièces de vie).

Cela a permis de transformer des variables qui ont une valeur pour chaque pièce et chaque

logement en variables qui admettent une valeur et une seule par logement.

Par ailleurs, les questionnaires utilisés dans la campagne logements contiennent de

nombreuses variables emboîtées (variables conditionnelles à une première variable et à sa

réponse). Ce type de variables ne peut être introduit directement dans les méthodes d’analyse

statistique multidimensionnelle. C’est pourquoi elles ont été transformées en variables

indépendantes.

Plus de 30 variables ont donc in fine été créées ou transformées pour cette étude. La liste de

ces variables est en annexe.

2.2. Cartes topologiques mixtes

Les cartes auto-organisatrices, approches de type réseaux de neurones non supervisés [4], sont

de plus en plus utilisées comme outils d’analyse et de visualisation de données

multidimensionnelles. Il s’agit d’une méthode de classification qui fournit un ensemble de

référents (individu3 moyen représentatif d’une partie de l’échantillon) et les positionne sur une

carte topologique discrète, qui permet d’appréhender la proximité entre les uns et les autres.

Les référents ont la particularité d’être directement interprétables, car ils sont décrits par les

mêmes variables que les individus de l’échantillon ; il n’y a pas de projection dans un nouvel

espace comme dans le cas des méthodes du type analyse en composante principale [6]. Les

individus de l’échantillon représentés par chaque référent sont identifiés.

La méthode de base (Self Organizing Maps), proposée par Kohonen, est uniquement dédiée

aux données quantitatives. Les données de cette étude étant quantitatives pour certaines et

qualitatives pour d’autres, une méthode qui permette de traiter des données mixtes, appelée

MTM (Mixed Topological Map) [9] a donc été retenue.

2 Ont été considérés comme pièces de vie, toutes les pièces du logement sauf : buanderie, salle de bain, wc,

chaufferie, cave, grenier, garage, atelier, cellier, débarras, dressing, laugerie. 3 Au sens statistique. L’individu statistique est dans notre cas le logement.

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2.2.1. Recodage des données

Le codage de données doit prendre en considération les particularités attachées au formalisme

des cartes topologiques de l’algorithme MTM. Les variables quantitatives doivent être

normalisées afin de donner un même poids à chacune dans l’analyse indépendamment des

unités ou ordre de grandeur de chacune : il s’agit de mettre toutes les données numériques

entre 0 et 1. Pour cela, la transformation suivante est employée.

Si X est la variable quantitative à normaliser, avec maxmin X , la variable normalisée nX est définie par la formule :

max)(

min)(

X

XX n

Deux codages différents sont envisageables dans notre cas pour les variables qualitatives :

le codage binaire (appelé également codage disjonctif complet) qui consiste à créer autant

de variables binaires (0/1) que la variable d’origine possède de modalités (évidemment

une variable déjà binaire le reste) ;

le codage additif qui consiste à sommer les modalités de la variable d’origine ; elle est

adaptée au cas des variables qualitatives ordonnées.

Dans tous les cas, chaque modalité de chaque variable qualitative est transformée en une

nouvelle variable, qui a pour valeurs uniquement des 0 et des 1.

2.2.2. Apprentissage

Les 50 variables prises en compte dans cette étude (voir annexe) se décomposent en 32

variables quantitatives et 18 variables qualitatives qui ont entre 2 et 5 modalités par variables.

Ces 18 variables qualitatives sont équivalentes à 44 variables binaires.

Le nombre de logements de l’échantillon a déterminé la dimension de la carte : 7x7, qui

aboutie à l’identification de 49 référents (logements référents) et par conséquent à une

partition de l’échantillon en 49 sous-ensembles de logements.

La carte MTM permet de fusionner des variables qualitatives et quantitatives, mais il importe

de préciser le poids de chaque partie.

La pondération retenue est de 1 pour la partie quantitative et 107 pour la partie qualitative.

Elle permet de donner un poids similaire dans l’analyse aux deux parties qualitative et

quantitative.

Deux apprentissages MTM (autrement dit, deux réalisations de cartes) ont été effectués à la

suite : le premier en partant d’une carte aléatoire et le deuxième en partant des résultats du

premier apprentissage. Cette manière de procéder permet d’affiner les résultats et

d’augmenter leur robustesse.

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A la fin de l’apprentissage sont récupérés :

les cartes des référents, sur lesquels sont affichées les valeurs de chaque variable pour

chaque référent ;

l’affectation des observations qui définit pour chaque logement, le référent auquel il se

rattache ;

la cardinalité des référents qui représente le nombre de logements associés à chacun.

2.3. Construction des classes

Les 567 logements ont donc été partitionnés en 49 groupes de logements (appelés référents), a

priori particulièrement homogènes quant à leurs caractéristiques, mais d’effectifs très

variables. Afin d’obtenir un nombre plus réduit de groupes (plus facilement exploitable et

interprétable), une classification hiérarchique ascendante [6] des référents a été effectuée, sur

les mêmes variables que celles prises en compte pour la réalisation de la carte topologique.

Le principe de la classification hiérarchique ascendante (CAH) consiste à agréger les éléments

les plus proches deux à deux successivement, donc à regrouper ici les logements référents les

plus proches. Le processus fournit une hiérarchie de partitions sous la forme d’arbre appelé

dendrogramme. L’analyse de cet arbre permet de trouver le nombre optimal de classes. Dans

cette démarche de CAH, deux éléments sont définis par le statisticien : la distance et le critère

d’agrégation.

Comme nos référents possèdent deux parties, quantitative et qualitative, la distance entre

référents est définie comme la somme pondérée de la distance euclidienne ( 1D ) pour la partie

quantitative et de la distance de Hamming4 [9] ( 2D ) pour la partie binaire.

La pondération précédemment utilisée pour l’apprentissage MTM (1 pour la partie

quantitative et 107P pour la partie qualitative) est réutilisée ici.

La distance entre deux référents a et b est alors définie par la formule suivante :

),(*),(, 21 baDPbaDbaD

Le critère d’agrégation retenu est la moyenne, ce qui peut s’exprimer de la manière suivante.

Si a et b sont deux référents encore indépendants, c’est simplement la distance entre a et b

précédemment définie qui détermine leur agrégation. La distance entre deux agrégats A et B

se définie alors par la formule :

)),((),( baDmoyenneBAD

BbtoutetAatoutpour

4 La distance de Hamming est définie par le nombre de bits distincts dans la comparaison entre deux séries

binaires.

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2.4. Description statistique des classes

Les classes obtenues par la classification hiérarchique des référents sont alors décrites grâce

aux variables logements. Afin d’identifier les variables quantitatives ou les modalités des

variables qualitatives les plus caractéristiques de chaque classe, l’écart entre les valeurs

moyennes relatives à la classe et celles relatives à l’échantillon complet des logements est

calculé et la significativité de cette écart évaluée par la statistique valeur-test [6]. Cette

approche permet de définir le profil type de chaque classe.

Pour une variable quantitative donnée, plus sa moyenne dans une classe diffère de la moyenne

calculée sur l’échantillon complet, plus la valeur test est forte et plus cette variable peut être

considérée comme associée à la classe en question. Cette statistique valeur-test est comparée à

la loi de Student afin d’estimer si la différence est significative ou non.

Une modalité d’une variable qualitative est considérée comme caractéristique d’une classe si

son abondance dans la classe est significativement différente de ce qu’on peut attendre

compte tenu de sa présence dans la population. La valeur-test, pour une modalité d’une

variable qualitative, est une statistique associée à la comparaison des effectifs dans le cadre

d’une loi hypergéométrique.

Une variable ou une modalité d’une variable est significativement liée à une classe de

logements, lorsque la p-value de la valeur test est inférieure ou égale à 0,05.

Des variables qui n’ont pas participé à la définition des classes ont été prises en compte dans

cette étape de description des classes, en particulier l’environnement du logement.

2.5. Règles d’affectation d’un logement à une classe

Souhaitant pouvoir prédire la classe d’un nouveau logement (n’appartenant pas à l’échantillon

qui a servi à l’apprentissage), la méthode de segmentation [6] a été utilisée afin d’identifier

des règles d’affectation d’un logement à une classe à partir d’un nombre limité de paramètres.

La méthode choisie est l’approche Classification and Regression Trees [10] implémentée

sous R dans l’outil Rpart [11]. Cette méthode consiste à expliquer l’appartenance à une classe

en fonction des variables quantitatives ou qualitatives prises en compte simultanément. Le

résultat se présente sous la forme d’un arbre disjonctif explicatif et décisionnel.

Une procédure de validation croisée permet d’identifier le niveau dans l’arbre où il faut

s’arrêter de manière à disposer d’une prédiction robuste et généralisable en dehors de

l’échantillon étudié.

2.6. Comparaison de deux typologies des logements

Une catégorisation arborescente simple des logements sera également présentée ici. Elle a été

définie à partir des caractéristiques classiquement retenues par l’INSEE dans ses enquêtes sur

les logements : type de logement (individuel ou collectif), statut d’occupation (propriétaire ou

locataire), secteur (libre ou social), la taille du logement (petit ou grand) et l’ancienneté

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(ancien ou récent), soit 5 paramètres uniquement. Les césures pour les deux dernières

variables ont été effectuées en fonction des valeurs médianes des échantillons ou sous

échantillons concernés de façon progressive. Ces qualificatifs « ancien ou récent », « petit ou

grand » sont donc relatifs ; ils ne correspondent pas à une définition normée.

Cette catégorisation des logements ne résulte pas d’une analyse statistique

multidimensionnelle, mais d’une arborescence déterministe ; elle est fondée sur un minimum

de paramètres. Elle sera comparée et croisée avec la typologie issue de l’analyse statistique

multidimensionnelle des nombreux paramètres.

Actions 2007 11

3. Résultats

3.1. Statistiques descriptives de l’échantillon des logements enquêtés

Sont présentés dans le Tableau 3-1 ci-dessous les principales caractéristiques des logements

enquêtés paramètre par paramètre. Les statistiques ont été faites sur 567 logements sans

redressement, les valeurs manquantes ayant été complétées.

Tableau 3-1 - Principales caractéristiques de l’échantillon des logements enquêtés

Thème Catégories Pourcentages ou

moyenne

Date de construction du logement Sans objet

1958 (moyenne)

Surface du logement Sans objet

110 m2 (moyenne)

Hauteur sous plafond Sans objet

2,6 m (moyenne)

Nombre de pièces de vie Sans objet

5 (médiane)

Type de logement Individuel 60 %

Collectif 40 %

Statut d’occupation Propriétaire 63 %

Locataire 37 %

Présence de cave

Oui, attenante 17 %

Oui, non attenante 29 %

Non 54 %

Endroit ou bricoler

Oui, attenant 35 %

Oui, non attenant 29 %

Non 36 %

Garage

Oui, attenant 26 %

Oui non attenant 26 %

Non 48 %

Système de chauffage

Aucun 0 %

Electrique 27 %

Urbain ou collectif 17 %

Central individuel 49 %

Combustible principal utilisé pour

le chauffage central (ou énergie)

Electrique. 27 %

Fioul domestique 23 %

Butane ou propane en

citerne ou en bouteille, gaz

de réseau.

37 %

Charbon ou bois 3 %

Sans objet 10 %

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Tableau 3-1 - Principales caractéristiques de l’échantillon des logements enquêtés (suite et fin)

Thème Catégories Pourcentages

Existence de cheminées Oui 38 %

Non 62 %

Appareils indépendants de

production d’eau chaude type

chauffe eau sans ballon

Oui 10 %

Non 90 %

Appareils indépendants de

production d’eau chaude type

« ballon, cumulus autre appareil à

cumulation »

Oui 52 %

Non 48 %

Logement aéré au moyen de Ventilation mécanique

simple flux

37 %

Ventilation mécanique

double flux

2 %

Moteurs de ventilateurs

placés dans quelques

pièces

9 %

Des conduits ou grilles

d’aération

32 %

Aucun dispositif 21 %

Les murs principaux de

l’immeuble sont constitués de

Brique 20 %

Béton 31 %

Parpaing 24 %

Granit et pierre 21 %

Bois ou autre 4 %

3.2. Répartition des logements en 15 catégories simples

Est présentée dans le Tableau 3-2 la catégorisation arborescente des logements, définie à

partir des paramètres : type de logement (individuel/collectif), statut d’occupation

(propriétaire/locataire), secteur (libre ou social), taille du logement et ancienneté.

DGUHC Partie II – Chapitre 3 – Typologie descriptive des logements

Actions 2007 13

Tableau 3-2 - Catégorisation simple des logements au regard des paramètres : type de logement (individuel/collectif), statut d’occupation, secteur, ancienneté

et surface ; les effectifs de logements présents pour chaque catégorie sont indiqués entre parenthèses

Type Statut

d’occupation Secteur Ancienneté Taille

Sigle

complet 15 Catégories 9 Catégories

logement

(567)

collectif

(224)

locataire (157)

hlm (social)

(57)

ancien <=1974

(39)

grand (14) clsag clsa (39)

cls (57) petit<=70m

2 (25) clsap

récent (18) grand (13) clsrg

clsr (18) petit<=70m

2 (5) clsrp

libre (100)

ancien <=1961 (53) grand (20) cllag cllap (33)

clla (53) petit<=63m

2 (33) cllap cllag (20)

récent (47) grand (29) cllrg cllrp (18)

cllr (47) petit<=63m

2 (18) cllrp cllrg (29)

propriétaire

(67)

ancien <=1974 (46)

grand (22) cpag cpap (24)

cp (67) petit<=80m

2 (24) cpap cpag (22)

récent (21)

grand (11) cprg cpr (21)

petit<=80m2 (10) cprp

individuel

(343)

locataire (53

dont 45 en

secteur libre)

ancien <=1961 (27)

grand (10) ilag ila (27)

il (43) petit<=90m

2 (17) ilap

récent (26)

grand (14) ilrg ilr (26)

petit<=90m2 (12) ilrp

propriétaire

(290)

ancien <=1974 (158)

grand (84) ipag ipap (74) ipap (74)

petit<=125m2 (74) ipap ipag (84) ipag (84)

récent (132)

grand (60) iprg iprp (72) iprp (72)

petit<=125m2 (72) iprp iprg (60) iprg (60)


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On trouve au sein de l’échantillon 60 % de logements individuels et 40 % de logements

collectifs. Le statut d’occupation des logements individuels est à 85 % la propriété et à 15 %

la location, qui est à 85 % dans le secteur libre et à 15 % dans le secteur social. A contrario, le

statut d’occupation des logements collectifs est la location à 70 % et la propriété à 30 %. Le

secteur libre concerne 64 % des logements collectifs à la location et le secteur social 36 %.

L’échantillon des logements individuels propriétés des occupants admet une année de

construction du logement médiane égale à 1974 et une surface médiane de 125 m2. Les

logements individuels dont le statut d’occupation est la location sont plus anciens (la valeur

médiane de l’année de construction est de 1961) et plus petits (90 m2 en valeur médiane).

De la même manière, l’échantillon des logements collectifs propriétés des occupants admet

une année de construction du logement médiane de 1974. C’est également le cas des

logements collectifs du secteur social. En revanche les logements collectifs du secteur libre

admettent comme valeur médiane pour l’année de construction 1961, comme les logements

individuels soumis à la location.

Les logements collectifs apparaissent dans tous les cas plus petits que les logements

individuels et la valeur médiane de la surface décroît lorsque l’on passe des logements

collectifs dont les occupants sont propriétaires (80 m2) aux logements collectifs du secteur

social (70 m2), puis aux logements collectifs du secteur libre (63 m

2).

Ces valeurs médianes sont utilisées pour catégoriser les logements en « ancien/récent », puis

« grand/petit » après les subdivisions individuel/collectif, locataire/propriétaire, et secteur

social/secteur libre.

La prise en compte de l’ensemble de ces variables conduit à une subdivision de l’échantillon

des logements en 20 catégories. Du fait d’effectifs trop faibles pour certaines, des

regroupements sont effectués. Deux partitions sont proposées, l’une en 15 catégories et l’autre

en 9.

Le secteur social mis à part, la « propriété » est associée à une ancienneté plus faible et à une

surface plus importante. Le collectif est associé à une surface plus réduite. Le secteur social

du logement collectif est intermédiaire entre la propriété et le secteur libre pour ce qui est de

la surface et de l’ancienneté. Ceci est naturellement conforme aux études de l’Insee réalisées à

partir des enquêtes logements.

Les pourcentages de logements présents dans chacune des 15 catégories au sein de

l’échantillon et dans le parc de logements à l’échelle nationale (compte tenu du redressement)

sont présentés dans le Tableau 3-3.


Actions 2007 15

Tableau 3-3 - Pourcentage de logements présents dans chaque catégorie précédemment présentée, au

sein de l’échantillon d’une part et du parc de logements à l’échelle nationale compte tenu du

redressement d’autre part

Pourcentages

Type Statu Secteur Ancienneté Taille Echantillon Parc national

collectif locataire libre ancien grand 3.5% 3.1%

petit 5.8% 6.6%

Total ancien 9.3% 9.7%

récent grand 5.1% 4.1%

petit 3.2% 5.0%

Total récent 8.3% 9.1%

Total libre 17.6% 18.8%

social ancien grand 2.5% 3.1%

petit 4.4% 6.8%



petit 0.9% 1.1%


Total social 10.1% 13.0%

Total locataire 27.7% 31.8%

propriétaire ancien grand 3.9% 3.5%

petit 4.2% 5.0%



petit 1.8% 1.6%


Total propriétaire 11.8% 11.6%

Total collectif 39.5% 43.4%

individuel locataire ancien grand 1.8% 2.5%

petit 3.0% 4.1%



petit 2.1% 3.1%


Total locataire 9.3% 11.9%

propriétaire ancien grand 14.8% 12.2%

petit 13.1% 12.4%



petit 12.7% 12.7%


Total propriétaire 51.1% 44.7%

Total individuel 60.5% 56.6%

Total 100.0% 100.0%


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3.3. Elaboration de la typologie statistique descriptive des logements

3.3.1. Analyse de la carte issue de l’apprentissage MTM

La Figure 3-1 présente la cardinalité des référents de la carte MTM, obtenue à partir des 567

logements : elle correspond au nombre de logements présents dans chaque sous-ensemble.

Figure 3-1 - Carte des cardinalités des référents (groupes de logements homogènes)

On remarque que toutes les cellules référents contiennent des logements sauf une.

Chaque référent peut être assimilé à un logement type ; il possède une valeur pour chacune

des variables quantitatives et qualitatives prises en compte dans l’analyse, qui correspond à la

valeur moyenne du groupe. Les cartes suivantes représentent ces valeurs moyennes pour une

sélection de variable. Les variables manifestement corrélées sont regroupées afin de faciliter

l’interprétation (Figure 3-2 pour les variables quantitatives et Figure 3-3 pour les variables

qualitatives).


Actions 2007 17

Figure 3-2 - Cartes topologiques des variables quantitatives ayant servi à

l’apprentissage (les variables sont standardisées entre 0 et 1)

Surface du logement

HSRF- Surface totale du logement en

dehors des pièces professionnelles et des

pièces annexes

MATER2- Nombre de matériaux

constituant les murs principaux de

l’immeuble

NIAC- Ancienneté de l’immeuble

NSQ31- Nombre d’appareils à

combustion indépendants raccordés à un

conduit de fumée (cheminées entre

autres)

TMM1- Taux de menuiseries en bois

dans le logement TMMB1- Taux de meubles en bois dans

le logement


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Figure 3-2 - Cartes topologiques des variables quantitatives ayant servi à

l’apprentissage (les variables sont standardisées entre 0 et 1) (suite et fin)

TRM1- Taux de murs en papier peint

dans le logement

TRM5- Taux de murs en peinture dans le

logement

TRP0- Taux de plafonds en bois dans le

logement TRP3- Taux de plafonds en peinture

dans le logement

TRS2- Taux de sols en plastique dans le

logement

TRS3- Taux de sols en carrelage dans le

logement


Actions 2007 19

Figure 3-3 : Cartes topologiques des variables qualitatives ayant servi à l’apprentissage

(1 = oui, 2 = non)

CHEM1- Présence d’au moins une

cheminée dans le logement

DBRI=1- Présence d’un endroit où

bricoler attenant au logement

DGG2b=1- Présence d’un garage

attenant et communiquant avec le

logement

FC316- Logement individuel ?

FC812- Les occupants du logement sont

propriétaires ?

KCC5- Le logement est équipé d’un

système de chauffage individuel


Actions 2007 20

Une analyse visuelle de ces cartes fait ressortir un ordre topologique bien organisé :

Dans le coin supérieur gauche de la carte, se trouvent les logements collectifs, dont les

occupants sont majoritairement locataires. Il s’agit de logements de petite surface par

rapport à l’ensemble des logements, avec environ trois pièces. Ce sont des logements

récents. Il n’y a pas de cheminée, pas d’endroit où bricoler, pas de garage. La moitié des

logements a une cave et l’autre pas. Il n’y a pas de hotte aspirante dans les cuisines. Il y a

moins de sols en carrelage, mais plus de sols en plastique et des murs plutôt en peinture.

Une plus forte concentration de meubles en bois aggloméré et un plus grand taux de

menuiseries en PVC sont également constatés dans cette zone.

A l’opposé diagonalement, dans le coin inférieur droit de la carte, se concentrent les

maisons individuelles de grande surface, propriété des occupants. La cuisine est équipée

d’une hotte aspirante avec rejet de l’air à l’extérieur. La présence d’une cheminée est

systématique. Le revêtement des sols est majoritairement le carrelage et très peu le

plastique. La menuiserie en bois est très dominante. Il y a moins de murs en peinture. La

proportion de meubles en bois massif est très élevée dans cette région de la carte

comparée aux autres.

Dans le coin supérieur droit de la carte, se trouvent majoritairement des maisons

individuelles propriétés des occupants, récentes et de petite surface. Il n’y a pas de

cheminée. En revanche, il y a un garage. Le revêtement des sols est en majorité le

carrelage, puis vient la moquette.

Dans le coin inférieur gauche de la carte, se trouvent majoritairement des maisons

individuelles, anciennes, de surface moyenne et propriétés des occupants. Dans la majorité

des cas, il y a un endroit où bricoler, une cave mais pas de garage. Un taux plus élevé de

parquets en bois massif est observé par rapport aux autres régions sur la carte, et un taux

de sols en carrelage moyennement élevé.

3.3.2. Identification de 6 classes de logements par la classification hiérarchique

Les 49 référents produits par l’apprentissage MTM sont regroupés par la classification

hiérarchique ascendante afin d’obtenir un nombre plus réduit de groupes et faciliter

l’exploitation et l’interprétation de la typologie des logements obtenue.

Le dendrogramme correspondant à cette classification est présenté sur la Figure 3-4 . Sont

indiqués sur l’axe horizontal les numéros des référents et sur l’axe vertical l’indice de

proximité entre les groupes. Plus deux référents ou groupes sont proches, plus ils s’agrègent

rapidement dans la classification, c'est-à-dire à un niveau d’indice d’autant plus faible.


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Figure 3-4 : Dendrogramme de la classification hiérarchique des référents issus de l’apprentissage

MTM (la coupure optimale est visualisée par un trait horizontal ; la numérotation des groupes

correspond à l’ordre d’agrégation)

Le choix du nombre de classes peut se faire par inspection visuelle de l’arbre. La coupure

dans l’arbre, qui détermine le nombre de classes à retenir, doit être faite au niveau d’un saut

important de l’indice de proximité, qui est une mesure de la distance entre les groupes. Cette

manière de procéder classique permet d’obtenir une partition pertinente et relativement stable,

car les individus regroupés auparavant sont très proches, et ceux regroupés après la coupure

sont nécessairement éloignés.

Sur la Figure 3-4 on constate que la meilleure coupure de l’arbre détermine 9 classes. Les

numéros visibles sur le dendrogramme au niveau de la coupure indique l’ordre d’agrégation

entre les 9 classes : les classes 1 et 2 sont les plus proches et sont agrégées à un niveau

inférieur, puis viennent 3 et 4, 5 et 6, 7 et 8, et enfin 9.

La Figure 3-5 présente sur la carte topologique les 9 classes résultantes de la classification

hiérarchique. On constate que les classes restent bien connexes sur la carte (sauf dans un cas) :

deux référents voisins sur la carte restent dans la même classe et les classes qui sont proches

par la classification hiérarchique sont proches également sur la carte topologique. Une

observation contraire aurait été de nature à remettre en cause la démarche de classification

hiérarchique des référents.

1 7 4

3

5 8 9 6 2 3


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Figure 3-5 : Identifications des 9 classes issues de la classification hiérarchique sur la carte des

référents

Les effectifs des différentes classes sont présentés dans le Tableau 3-4.

Tableau 3-4 : Tableau des effectifs des 9 classes issues de la classification hiérarchique

Classes 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Effectifs 46 14 14 82 2 107 93 103 106

Le faible effectif des classes 2, 3 et 5 est emblématique. Afin de remédier à cet état de fait,

deux solutions s’offrent à nous : (i) remonter la coupure dans le dendrogramme et proposer

ainsi une typologie en 5 classes ; (ii) regrouper respectivement les classes 1 et 2, 3 et 4 et 5 et

6, et proposer ainsi une typologie en 6 classes, qui ne correspond plus à une coupure simple

du dendrogramme. La différence entre ces deux solutions est le regroupement ou non des

classes 7 et 8.

Afin de trancher entre ces deux options, les indices de similarité des classes regroupées dans

chaque option (Figure 3-6) ont été analysés et comparés. L’indice de similarité [12] en

question mesure l’homogénéité des classes ; plus il tend vers 1, plus la classe peut être

considérée comme homogène.

Figure 3-6 : Indice de similarité des regroupements en 5 classes (à gauche) et 6 classes (à droite)

9

6

I

8

3

I

4

I

4

I

I

7

5

1

4

3

3

2

2


Actions 2007 23

La Figure 3-6 présente les valeurs de similarité à gauche d’un regroupement en 5 classes et à

droite d’un regroupement en 6 classes. L’analyse visuelle de cette figure montre clairement

que le regroupement en 6 classes est plus pertinent que le regroupement en 5 classes. Par

ailleurs, la classe 8 semble être une classe intermédiaire ou frontière entre les logements plutôt

de type collectif d’un côté (en haut à gauche sur la carte topologique) et les logements plutôt

de type individuel de l’autre (en bas à droite sur la carte topologique). Il est donc intéressant

de la conserver indépendamment de la classe 7.

Au final, il a donc été décidé d’effectuer un regroupement en 6 classes. Il consiste à associer

la classe 1 avec la 2, la 3 et la 4, ainsi que la 5 et la 6 (Figure 3-7).

Figure 3-7 : Présentation des 6 classes retenues sur la carte des référents

3.3.3. Arbre de décision permettant de définir a priori le type d’un logement

La segmentation effectuée sur la typologie en 6 classes a permis d’identifier les variables et

les règles d’affectation définissant l’appartenance d’un logement à une classe. On s’aperçoit

qu’il suffit d’un nombre très limité de paramètres pour prédire l’appartenance d’un logement à

une classe donnée avec une relative certitude.

La Figure 3-8 représente l’arbre de décision issue de la segmentation.

VI

V

I

IV

I

II

I III


Actions 2007 24

Figure 3-8 : Arbre de décision pour l’affectation d’un logement à une des 6 classes retenues

L’arbre sépare dans un premier temps les logements avec cheminée de ceux qui n’en n’ont

pas. Les logements de type II et III sont associés à la présence d’une cheminée et les autres

non. A l’intérieur du groupe des logements avec une cheminée, la variable discriminante est

l’existence d’un garage attenant. La présence d’un garage attenant conduit à la classe II, son

absence à la classe III.

La variable P indiquée sur la figure correspond à la pureté du groupe obtenu : parmi les

logements disposant d’une cheminée et d’un garage attenant, 87,4 % appartiennent à la classe

II. Le reste de la figure doit être interprété de la même manière.

La probabilité de classer correctement un logement à partir de l’arbre de décision issu de la

segmentation, autrement dit, le rapport entre le nombre de logements bien classés par la

segmentation sur le nombre total de logements est de 80 %.

La fiabilité de prédiction apparaît plus faible pour les classes I et IV que pour les autres.

Il apparaît donc qu’avec un nombre de descripteurs réduit, le fait de savoir s’il s’agit d’un

logement individuel ou collectif, la présence d’une cheminée, d’un garage attenant et d’une

cave non attenante, il possible de classer un logement nouveau, n’ayant pas participé à

l’analyse statistique, avec une certaine fiabilité.

3.4. Comparaison entre la typologie des logements en 6 classes et la catégorisation en 15

classes

La typologie en 6 classes issues de l’approche statistique mutlidimentionnelle est comparée

dans le tableau croisé ci-dessous avec la catégorisation des logements en 15 classes présentée

au chapitre 3.2.

Existence d’un garage

attenant ?

Existence d’une Cave non

attenante ?

Oui

Oui Non VI

P=97,9 %

94 obs Non

V

P=88,5 %

85 obs

I

P=70 %

42 obs

IV

P=73 %

56 obs

Existence d’une cheminée ?

Oui Non

Logement individuel?

Existence d’un garage

attenant ?

Oui

Non Oui

Non

III

P=89,6 %

86 obs

II

P=87,4 %

82 obs


Actions 2007 25

Tableau 3-5 : Tableau croisé entre la typologie en 6 classes issue de l’analyse statistique

multidimensionnelle et la catégorisation en 15 classes

Classes 6

Catégories 15 Ⅰ Ⅱ III IV V Ⅵ Total

cllag 3 6 11 20

cllap 24 9 33

cllrg 1 1 14 13 29

cllrp 10 8 18

clsa 15 24 39

clsr 14 4 18

cpag 2 2 4 14 22

cpap 2 4 10 8 24

cpr 1 6 4 10 21

ila 1 5 17 1 3 27

ilr 5 2 1 14 3 1 26

ipag 9 23 34 17 1 84

ipap 12 19 22 18 2 1 74

iprg 9 28 14 9 60

iprp 24 24 11 12 1 72

Total 60 96 93 103 109 106 567

Une séparation très significative apparaît dans la typologie en 6 classes entre les logements

individuels d’un coté (classes I, II, III et IV en mauve sur le Tableau 3-5) et les logements

collectifs de l’autre (classes V et VI en bleu dans le Tableau 3-5)). Quelques logements

individuels du secteur locatif se sont regroupés avec les logements collectifs (en vert dans le

Tableau 3-5)). A contrario, quelques logements collectifs dont les occupants sont propriétaires

se sont regroupés avec les logements individuels (en jaune dans le Tableau 3-5)). Il est à noter

que les deux paramètres type de logement (individuel/collectif) et statut d’occupation sont très

corrélés.

On constate au niveau de la classe IV une surreprésentation des logements individuels du

secteur locatif et parallèlement une présence de logements collectifs privatifs. Cela confirme

le statu de classe frontière (ou intermédiaire) de cette classe entre les logements individuels

privatifs d’un côté et les logements collectifs du secteur locatif de l’autre.

En dehors du type de logement (individuel/collectif), qui sépare I à IV d’un côté et V et VI de

l’autre, les variables de la catégorisation en 15 classes (statut d’occupation, secteur,

ancienneté et surface) ne suffisent pas à elles seules à expliquer les différentes classes. La

typologie statistique en 6 classes et la catégorisation en 15 classes apparaissent donc plus

complémentaires que redondantes.

Au vu de ces résultats, l’échantillon des 567 logements a été séparé en deux sous

échantillons : les logements de types I, II, III et IV d’un coté (individuel/propriétaire), les

logements de type V et VI (collectif/locataire) de l’autre. Le premier sous échantillon sera

appelé échantillon des logements de type individuel et le deuxième échantillon des logements

de type collectif.


Actions 2007 26

3.5. Caractérisation des 6 classes de logements obtenues

Chacune des 6 classes de logements a été comparée à l’échantillon complet dans un premier

temps, puis au sous-échantillon des logements de type individuel pour les classes I, II, III et

IV et au sous-échantillon des logements de type collectif pour les classes V et VI.

Notre description des 6 classes de logements se base sur les variables qui admettent des

modalités ou une valeur moyenne significativement différentes entre la classe considérée et

l’échantillon complet ou le sous-échantillon précédemment défini (valeur-test). Est indiqué

systématiquement entre parenthèses le pourcentage ou la valeur moyenne pour la classe

versus la valeur pour l’échantillon complet ou le sous-échantillon considéré.

Une description du sous-échantillon des logements de type individuel (type I, II, III et IV) et

du sous-échantillon des logements de type collectif (type V et VI) en comparaison avec

l’échantillon complet est présentée en premier lieu.

Les caractéristiques attachées aux types individuel d’un côté et collectif de l’autre ne sont pas

ensuite systématiquement reprises dans le descriptif de chaque type de I à VI.

Il faut souligner que cette étude adopte un point de vue relatif, puisqu’elle positionne les

logements les uns par rapport aux autres au regard de différentes caractéristiques. Ainsi les

terminologies « ancien », « petit », etc. qui sont utilisées dans les descriptions ci-dessous ne

correspondent pas à des critères absolus ou à des définitions normées, mais permettent de

qualifier un type de logement par rapport aux autres.

3.5.1. Description du sous échantillon constitué des logements de type I, II, III et IV

(logements de type individuel)

Type de logement et bâti

Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type I à IV se distinguent

significativement par les caractéristiques suivantes : ce sont des logements individuels (94 %

versus 60 %), de grande surface (135 m² versus 110 m²), propriété des occupants (86 %

versus 63 %), disposant d’un jardin ou d’une cour privative (93 % versus 62 %). Ces

logements disposent d’un endroit pour bricoler (94 % versus 64 %), soit attenant (56 % versus

35%) soit non attenant (39 % versus 29 %), d’un garage très fréquemment (70 % versus

52 %), plutôt attenant (41 % versus 25 %). Seulement 39 % de ces logements (versus 46 %)

ont une cave ; elles sont plutôt attenantes (28 % versus 17 %).

On note la présence d’une cheminée plus fréquemment (57 % versus 38 %).

Les murs principaux sont en parpaing dans 32 % des cas (versus 24 %), en brique dans 27 %

(versus 20 %) et en pierre dans 25 % (versus 21 %).

Le pourcentage de logements réhabilités est légèrement plus faible pour les logements de type

individuel que dans l’échantillon complet (66 % versus 68 %). Les réhabilitations effectuées il

y a moins de 5 ans y sont également plus faibles (36 % versus 40 %).


Actions 2007 27

Revêtements et aménagement intérieurs

Ces logements se distinguent par un taux plus élevé de sols en carrelage (42 % versus 35 %),

de plafonds en bois (15 % versus 10 %), de menuiseries en bois (72 % versus 64 %) et de

meubles en bois massif (34 % versus 28 %).

Dans ces logements, les cuisines sont plus équipées de hottes aspirantes (85 % versus 63 %)

et plus spécialement avec rejet de l’air à l’extérieur du logement (60 % versus 41 %).

Des produits contenant des fibres minérales sont présents dans 72 % des cas (versus 48 %), de

la laine minérale en rouleaux est aussi présente dans 67 % des cas (versus 44 %).

Ces logements disposent pratiquement systématiquement de plantes d’intérieur (90 % versus

80 %).

Systèmes de chauffage et de ventilation

Ces logements sont plus équipés de systèmes de chauffage central individuel (63 % versus

49 %). Le fioul domestique est un peu plus utilisé comme combustible (26 % versus 23 %).

Ces logements ne se distinguent pas de l’échantillon complet quant à la présence d’un

système de ventilation (78 % versus 79 %).

Situation géographique

Ces logements se situent plutôt en zone rurale (39 % versus 26 %) et dans des communes de

moindre taille, moins de 5 000 habitants par exemple (9 % versus 6 %).

Le trafic de la voirie la plus proche est faible dans la moitié des cas (53 % versus 44 %). Une

route nationale ou départementale est en revanche repérée dans un rayon de 100 m dans 46 %

des cas (versus 40 %). Un bâtiment d’élevage se trouve dans un rayon de 500 m du logement

dans le tiers des cas (32 % versus 21 %).

En résumé, les logements individuels se caractérisent par rapport aux logements

collectifs par une plus grande surface, la propriété des occupants, assez logiquement

par la présence d’un jardin, d’un endroit pour bricoler et d’un garage assez

systématiquement. En revanche une cave y est moins fréquente que dans les

logements collectifs. Ils ont plus souvent une cheminée, un système de chauffage

central individuel, une hotte aspirante dans la cuisine, mais ne se distinguent pas par

rapport au système de ventilation. On y trouve plus de sols en carrelage, de

menuiseries en bois et de meubles en bois massif. Ils se situent plus en zone rurale.


Actions 2007 28

3.5.2. Description du sous échantillon constitué des logements de type V et VI (logements de

type collectif)


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type V et VI se distinguent

significativement par les caractéristiques suivantes : ce sont des logements de type collectif

(94 % versus 40 %), dont les occupants sont locataires (74 % versus 37 %). Ils ont une plus

petite surface (70 m² versus 110 m²), n’ont pas d’endroit pour bricoler (86 % versus 36 %),

pas de garage (76 % versus 48 %). Plus de la moitié de ces logements dispose d’une cave

(57 % versus 46 %), mais elle est plutôt non attenante (55 % versus 29 %).

Les murs principaux sont principalement en béton (61 % versus 31 %). La présence d’une

cheminée est moins fréquente que dans l’échantillon complet (7 % versus 38 %).

Le pourcentage de logements réhabilités est légèrement supérieur parmi les logements de type

collectif qu’au sein de l’échantillon complet (72 % versus 68 %). Les réhabilitations

effectuées il y a moins de 5 ans sont également plus élevées (47 % versus 40 %).


On note une présence plus fréquente de sols en plastique (34 % versus 22 %), de murs en

peinture (30 % versus 23 %), de plafonds en peinture (79 % versus 67 %) ainsi que de

menuiseries en PVC (40 % versus 28 %).

Seul le tiers de ces logements a une cuisine équipée d’une hotte aspirante (33 % versus 63 %).

Des produits contenants des fibres minérales sont présents dans seulement 8 % des logements

(versus 48 %). La laine minérale en rouleaux n’est présente que dans 6 % de ces logements

(versus 44 %).

Le tiers de ces logements n’ont aucune plante d’intérieur (33 % versus 19 %)


Ces logements sont aérés au moyen d’une ventilation naturelle par des conduits ou des grilles

d’aération (41 % versus 33 %). Ces logements se distinguent par une présence plus fréquente

de systèmes de chauffage collectif (40 % versus 17 %).

Une activité professionnelle est exercée dans l’immeuble où est situé le logement dans 23 %

des cas (versus 13 %).

Situation géographique

Ces logements se distinguent de l’échantillon complet par leur localisation dans des zones

urbaines de plus grande taille : principalement dans l’unité urbaine de Paris (36 % versus

20 %), ou dans des zones urbaine de taille comprises entre 0,2 et 2 millions d’habitants (32 %

versus 23 %).


Actions 2007 29

Les régions les plus représentées sont le bassin parisien (39 % versus 27 %) et le sud ouest

(26 % versus 18 %).

Le trafic de la voirie la plus proche est moyen à fort dans 71 % des cas (versus 56 %). Dans

un rayon de 500m, on repère une station de service dans 46 % des cas (versus 32 %) et une

gare routière dans 13 % des cas (versus 7 %).

3.5.3. Type I

Le type de logement I comprend 60 logements, ce qui représente 10,6 % de l’échantillon.

Compte tenu du redressement, ce type de logement représente potentiellement 10,3% du

parc des 24 millions de résidences principales de la France continentale métropolitaine.


Par rapport à l’échantillon complet, ce type de logement correspond aux logements

individuels (100 % versus 60 %), propriétés des occupants (90 % versus 63 %). Ils ont dans

40 % des cas une cave, qui est attenante et communicante pratiquement systématiquement

(30 % versus 16 %). Un garage est présent pratiquement systématiquement (93 % versus

52 %) et attenant dans 77 % des cas (versus 25 %) ; il est situé au dessous du logement dans

28 % des cas (versus 9 %). Comme tous les logements de type individuel, ils disposent d’une

cours ou d’un jardin privatif (98 % versus 61 %) et d’un endroit pour bricoler (97 % versus

64 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logements de type I se

distinguent par un nombre de pièces de vie plus faible (5 versus 6), une date de construction

plus récente (1976 versus 1958), la présence d’un garage attenant et communicant (77 %

versus 41 %) et celle d’un endroit où bricoler attenant (95 % versus 56 %). Ils n’ont pas de

cheminée (95 % versus 43 %). Ces maisons ont leurs murs principaux en parpaing dans 50 %

des cas (versus 32%). Seuls 47 % de ces logements ont été réhabilités (versus 66 %), 25 % il

y a moins de 5 ans (versus 36 %).


Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logements de type I se

distinguent par une proportion plus élevée de murs en papier peint (73 % versus 63 %), de

plafonds en peinture (73 % versus 63 %) et de meubles en bois aggloméré (28 % versus

En résumé, les logements collectifs se caractérisent par rapport aux logements

individuels par une plus petite surface, le statut de locataire des occupants, l’absence

d’endroit pour bricoler et une faible fréquence de garage. En revanche une cave y est

plus fréquente que dans les logements individuels. Ils ont moins souvent de cheminée

et de hotte aspirante dans la cuisine. Ils se distinguent par une fréquence plus grande

de système de ventilation naturelle et de système de chauffage collectif. Les murs sont

souvent en béton. Les sols sont plus souvent en plastique, les murs et les plafonds en

peinture et les menuiseries en PVC. Ils se situent plus dans les zones urbaines de

grande taille.


Actions 2007 30

20 %). Ces logements ont une cuisine équipée d’une hotte aspirante (92 % versus 81 %),

plutôt avec rejet de l’air à l’extérieur du logement ou avec rejet de l’air raccordé à un conduit

de ventilation (82 % versus 60 %).


Par rapport à l’échantillon complet, ce type de logement se distingue comme tous les

logements de type individuel par la présence d’une installation de chauffage central

individuelle (63 % versus 49 %) et utilise dans un tiers des cas le fioul comme combustible

pour le chauffage (31 % versus 23%). Pour un quart de ces logements une cuve ou une citerne

de combustible (de fioul domestique ou GPL) est placée dans la cave ou le garage (25 %

versus 9 %).

Par rapport à l’échantillon des logements de type individuel, ces logement se distinguent par

une présence plus fréquente de systèmes de chauffage électrique (convecteurs fixes ou câbles

plus convecteurs fixes) (33 % versus 26 %). Ils sont équipés dans un cas sur deux d’un

système de ventilation mécanique générale simple flux (50 % versus 39 %). La ventilation

naturelle y est peu présente (15 % versus 28 %).

Localisation géographique

Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type I se distinguent comme tous les

logements de type individuel par leur localisation dans une commune rurale (38 % versus

26 %).

Par rapport à l’échantillon des logements de type individuel, ils se situent plus dans le Nord

Pas de Calais (20 % versus 12 %).

3.5.4. Type II

Le type de logement II comprend 96 logements, ce qui représente 16,9 % de

l’échantillon et potentiellement 14,2 % du parc des 24 millions de résidences principales

de la France continentale métropolitaine.

En résumé, le type I correspond aux maisons individuelles « tout en un », propriétés

des occupants, plutôt récentes et petites. Garage et endroit pour bricoler, présents

presque systématiquement, sont dans tous les cas attenants et communicant à la partie

habitée. Il en est de même pour la cave quand elle existe (40 % des cas). Ces maisons

ne disposent pas de cheminée. Elles sont équipées d’un système de chauffage central

individuel ou de chauffages électriques dans un tiers des cas. Un système de

ventilation générale simple flux est présent dans un cas sur deux. On note un taux plus

élevé de meubles en bois aggloméré. Il y a eu peu de réhabilitation de ces maisons.

Elles sont plutôt situées en milieu rural ; la région la plus représentée est le Nord Pas

de Calais.


Actions 2007 31



individuels (100 % versus 60 %), propriétés des occupants (98 % versus 63 %), disposant

d’une cours privative ou d’un jardin (100 % versus 61 %). Un garage et un endroit pour

bricoler sont pratiquement toujours présents (respectivement 93 % et 97 %), la cave presque

une fois sur deux.

Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logement de type II se

distinguent par leur plus grande surface (144 m2 versus 135 m²), leur construction plus récente

(1969 versus 1958), mais plus ancienne quand même que celles du type I. Ces logements ont

un garage attenant et communiquant (85 % versus 42 %), qui est sous terrain dans 35 % des

cas (versus 15 %), un endroit où bricoler attenant (97 % versus 56 %). Presque une maison

sur deux a une cave, plutôt attenante et communicante (42 % versus 26 %). Une cheminée est

présente dans toutes ces maisons (100 % versus 57 %).

La présence d’une véranda est attestée dans 22 % des cas (versus 16 %).

Les murs principaux sont en parpaing (49 % versus 32 %). Le pourcentage de logements

réhabilité n’est pas différent de celui du sous échantillon des logements de type individuel,

mais la réhabilitation est essentiellement eu lieu il y a moins de 5 ans (43 % versus 36 %).


Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logement de type II se

distinguent par un taux plus élevé de sols en moquette (23 % versus 16 %), de murs en papier

peint (73 % versus 63 %) et de meubles en bois massif (39 % versus 34 %). Les cuisines sont

équipées de hottes aspirantes (90 % versus 81 %), plutôt avec rejet de l’air à l’extérieur du

logement (78 % versus 60 %).


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type II, comme les autres logements de

type individuel, se distinguent par la présence d’un système du chauffage central individuel

(60 % versus 49 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, ces logement se distinguent

par la présence de chauffages électriques (convecteurs) (32 % versus 26 %). Ces maisons sont

plus largement équipées en systèmes de ventilation (86 % versus 78 %) ; près de la moitié ont

un système de ventilation mécanique général simple flux (46 % versus 39 %) et dans le tiers

des cas une ventilation naturelle (33 % versus 28 %).


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type II se situent plus en commune

rurale (44 % versus 26 %).

Par rapport à l’échantillon des logements de type individuel, ils se situent dans l’ouest de la

France (13 % versus 9 %).


Actions 2007 32

3.5.5. Type III

Le type de logement III comprend 93 logements, ce qui représente 16,4 % de





individuels (93 % versus 60 %), dont les occupants sont propriétaires (92 % versus 63 %). Ils

disposent d’un jardin ou d’une cours privative (92 % versus 61 %), d’un endroit pour bricoler

non attenant (73 % versus 29 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logements de type III se

distinguent par leur ancienneté (1939 versus 1958) et leur grande surface (153 m2 versus

135 m²). Ces logements ont moins de garage (55 % versus 69 %) et, s’il existe, il est plutôt

non attenant (48 % versus 28 %). L’endroit où bricoler, présent dans 93 % des cas, est non

attenant également (73 % versus 40 %). En revanche, ils ont systématiquement une cheminée

(100 % versus 57 %). Les murs principaux sont en pierre ou en granit (40 % versus 25 %).

Près de 81 % de ces logements (versus 66 %) ont été réhabilités, et ce essentiellement il y a

plus de 5 ans (41 % versus 30 %).



distinguent par un taux de murs en peinture plus élevé (26 % versus 19 %), contre une

utilisation moins fréquente du papier (50 % versus 63 %). Pour les sols, on remarque une

présence plus fréquente de parquets en bois massif (23 % versus 14 %). On note également

plus de menuiseries autre que bois et PVC (12 % versus 7 %) et moins de menuiseries de type

PVC (14 % versus 21 %). Les meubles sont plus en bois massif (41 % versus 34 %).

Ces logements ont également des cuisines équipées de hottes aspirantes, plutôt avec filtre

pour l’air recyclé (29 % versus 21 %), qu’avec rejet de l’air à l’extérieur du logement, (50 %

versus 60 %).

En résumé, le type II correspond aux grandes maisons individuelles « tout en un »,

moins récentes que celles du type I, dont les occupants sont propriétaires. Elles

disposent d’un garage et d’un endroit pour bricoler attenant et communicant. Une cave

communicante est également présente pratiquement dans un cas sur deux. Les murs sont

fréquemment en parpaings. Elles sont équipées d’un système de chauffage central

individuel, ou de chauffages électriques dans un tiers des cas, et d’un système de

ventilation mécanique générale simple flux dans un cas sur deux, comme les logements

de type I. En revanche, elles se différencient du type I par la présence de cheminées et

de meubles en bois massif. Elles ont potentiellement été réhabilitées récemment. Elles

sont plutôt, comme celles du type I, situées en milieu rural.


Actions 2007 33



distinguent significativement par la présence d’un système de chauffage central individuel

(72 % versus 63 %) et moins de systèmes de chauffage électrique (12 % versus 26 %). Ces

logements sont moins équipés de systèmes de ventilation (66 % versus 78 %).


Par rapport à l’échantillon complet et comme les autres types de logements individuels, ces

maisons se situent dans une commune rurale.


distinguent par leurs localisation dans le bassin parisien (28 % versus 19 %).

3.5.6. Type IV

Le type de logements IV comprend 103 logements ; ce qui représente 18,2 % de





individuels (84 % versus 60 %), dont les occupants sont plutôt propriétaires (66 % versus

63 %). Ils disposent pour leur seul usage d’un jardin ou d’une cour (83 % versus 61 %), d’un

endroit pour bricoler non attenant (67 % versus 29 %), mais sont plutôt sans cave (67 %

versus 54 %). Seuls 61 % de ces logements ont été réhabilités (versus 68 %), et seulement un

tiers il y a moins de 5 ans (31 % versus 40 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, ils sont petits (116 m2

versus 135 m²), avec 5 pièces de vie en moyenne (versus 6). Les occupants sont pour un tiers

locataires (versus 14 %). Ils appartiennent à un membre de la famille ou à un particulier (20 %

versus 9 %). Seul la moitié de ces logements ont un garage (50 % versus 70 %) et il est

rarement attenant (10 % versus 41 %). Ces logements ont un endroit où bricoler non attenant

En résumé, le type de logement III correspond aux grandes maisons individuelles,

anciennes avec « dépendances » : elles disposent d’un garage non attenant pour un cas

sur deux, d’un endroit pour bricoler non attenant pratiquement systématiquement. Le

système de chauffage central individuel est omniprésent. La cheminée est toujours

présente également. A la différence des autres types de logements individuels, le tiers

de ces logements ne disposent d’aucun système de ventilation. Ces maisons se

différencient également par un taux plus élevé de murs en peinture, de parquets en

bois massif et de meubles en bois massif. Elles ont la plus part du temps été

réhabilitées et ce il y a plus de 5 ans majoritairement. Elles se situent dans toutes les

régions en France, mais préférentiellement dans le bassin parisien.


Actions 2007 34

(65 % versus 39 %). Seul un tiers de ces logements a une cave (33 % versus 39 %) ; elle est

également plus souvent non attenante (19 % versus 13 %). On note l’absence de cheminée

(90 % versus 42 %).

Près de 17 % de ces logements ont leur façade dégradée (versus 12 %).


Par rapport au sous échantillon des logements de type individuel, les logements de type IV se

distinguent par un taux de sols en plastique plus élevé (25 % versus 15 %) et une présence

plus fréquente de menuiseries en PVC (29 % versus 15 %). Ils ont plus de meubles en bois

aggloméré (25 % versus 20 %). Ces logements ont également des cuisines équipées de hottes

aspirantes, mais plutôt avec filtre pour l’air recyclé (29 % versus 21 %) qu’avec rejet de l’air à

l’extérieur du logement (40 % versus 60 %).


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type IV, comme les autres logements de

type individuel, se distinguent par la présence d’un système du chauffage central individuel

(58 % versus 49 %).


distinguent par une utilisation plus fréquente des combustibles butane ou propane (en citerne

ou en bouteille) ou le gaz de ville pour leur installation de chauffage central (43 % versus

33 %).



distinguent par leur localisation dans la région île de France (24 % versus 16 %).

Dans un rayon de 500 m, on repère une station de service dans 36 % des cas (versus 24 %) et

un établissement industriel (sauf chimie) dans 29 % des cas (versus 19 %). Une route

nationale ou départementale est repérée dans un rayon de 100 m pour seulement 38 % des cas

(versus 46 %).

Dans 39 % des cas, un chantier de construction ou de démolition est repéré dans un rayon de

500 m autour du logement (versus 31 %).

En résumé, le type de logement IV correspond aux petites maisons individuelles avec

« dépendances ». Elles sont séparées du garage présent une fois sur deux et de

l’endroit où bricoler présent de manière plus systématique. Comme les autres

logements de type individuel, elles ont généralement un système de chauffage central,

mais se distinguent par le combustible qui est plus souvent le butane, le propane ou le

gaz de ville. Elles se différencient également par un taux plus élevé de sols en

plastique, de menuiseries en PVC et de meubles en bois aggloméré. On note l’absence

de cheminée. Une tendance à la location est observée. Ces maisons se situent en

commune rurale et dans toutes les régions en France mais préférentiellement en île de

France.


Actions 2007 35

3.5.7. Type V

Le type de logement V comprend 109 logements, ce qui représente 19,2 % de




Par rapport à l’échantillon complet, ce type de logement correspond aux logements collectifs

(93 % versus 40 %), dont les occupants sont locataires (80 % versus 37 %). Ce sont des

logements dans de petits immeubles de 3 à 5 étages (39 % versus 17 %), plus du tiers ont un

ascenseur (37 % versus 18 %). Certains de ces logements ont une mezzanine qui sert de

chambre (16 % versus 4 %). Il n’y a pas d’endroit pour bricoler (90 % versus 36 %), pas de

garage (82 % versus 48 %) et pas de cave (85 % versus 55 %). Le pourcentage de ces

logements qui ont été réhabilités n’est pas différent de celui de l’échantillon complet (68 %),

mais seuls 41 % ont été réhabilité il y moins de 5 ans (versus 46 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type collectif, les logements de type V se

distinguent par leur petite surface (64 m² versus 70 m²), avec 3 pièces de vie (versus 4). Ils

n’ont ni cave (85 % versus 43 %) ni garage (82 % versus 76 %). La notion d’ancienneté

n’intervient pas pour les distinguer.


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type V se distinguent par des murs en

peinture (29 % versus 23 %) et des sols en plastique (37 %versus 23 %). La menuiserie en

bois y est comparativement moins importante (57 % versus 65 %) et la menuiserie en PVC

plus importante (38 % versus 28 %).


distinguent par un taux de parquets plus faible (15 % versus 19 %) et plus de meubles en bois

aggloméré (45 % versus 40 %). Seul le quart de ces logements a une cuisine équipée d’une

hotte aspirante (25 % versus 33 %).



distinguent par la présence d’un système de chauffage central individuel (35 % versus 25 %),

contre une présence moins fréquente de systèmes de chauffage collectif d’immeubles ou de

groupes d’immeubles ou urbain (26 % versus 40 %).

L’eau chaude est produire par l’installation individuelle de chauffage central dans le tiers de

ces logements (33 % versus 23 %).


Par rapport à l’échantillon complet, ces logements se distinguent par leur localisation dans des

zones urbaines de taille importante, dans l’unité urbaine de Paris (34 % versus 20 %) et dans

des unités urbaines de taille comprise entre 0,2 et 2 millions d’habitants (30 % versus 23 %).


Actions 2007 36

Mais ils ne se distinguent pas par rapport au sous échantillon des logements de type collectif

de ce point de vue.

3.5.8. Type VI

Le type de logement VI comprend 106 logements, ce qui représente 18,7 % de




Par rapport à l’échantillon complet, ce type de logement correspond aux logements collectifs

(94 % versus 40%), dont les occupants sont locataires (77 % versus 37 %). Ils appartiennent à

un organisme HLM (26 % versus 11 %), une administration ou une association (14 % versus

8 %) ou à un particulier (29 % versus 17 %). Ce sont des logements dans des immeubles

plutôt hauts, avec plus de 5 étages (43 % versus 14 %), équipés d’ascenseurs (51 % versus

18 %). Ces logements ont été plus réhabilités que les autres (76 % versus 68 %), et

essentiellement il y a moins de 5 ans (52 % versus 40 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type collectif, ces logements se distinguent

par une plus grande surface (76m2 versus 70m²), avec 4 pièces de vie en moyenne. Ils ont tous

une cave non communicante (100 % versus 54 %), et ont tendance à avoir un peu plus de

garages (29 % versus 24 %). Quand il existe, il est non attenant (29 % versus 24 %). Ils se

distinguent également par leurs murs principaux en béton (71 % versus 61 %).


Par rapport à l’échantillon complet, les logements de type VI se distinguent par des

revêtements de murs en peinture (32 % versus 23 %) et par une menuiserie en PVC (41 %

versus 28 %).

Par rapport au sous échantillon des logements de type collectif, les logements de type VI se

distinguent par un taux de parquets en bois massif plus élevé (22 % versus 17 %), un taux

plus élevé de meubles en bois massif (21 % versus 17 %). Ces logements sont plus équipés

d’une hotte aspirante dans leur cuisine (42 % versus 33 %) ; elle est plutôt avec filtre pour

l’air recyclé (30 % versus 22 %).

En résumé, le type de logement V correspond aux petits logements collectifs situés

dans de petits immeubles sans caves et sans garages. Ces logements se distinguent par

des taux de sols en plastique, de menuiseries en PVC et de meubles en bois aggloméré

élevés. Ils se différencient des autres logements du type collectif par la présence d’un

système de chauffage central individuel (1/3). Ces logements se situent

préférentiellement dans des zones urbaines de grandes tailles et à Paris en particulier.


Actions 2007 37

Système de chauffage et de ventilation

Par rapport à l’échantillon complet, ce type de logement se distingue par la présence de

systèmes de chauffage central collectifs (56 % versus 40%). Un système de ventilation est

bien présent (80 % versus 82 %) comme dans tous les types de logements, mais la ventilation

naturelle y est plus représentée (46 % versus 40 %).


Rapportés à l’échantillon complet, ces logements se distinguent par leur localisation dans des

zones urbaines de taille importantes, dans l’unité urbaine de Paris (39 % versus 20 %) et dans

des unités urbaines de taille comprise entre 0,2 et 2 millions d’habitants (33 % versus 23 %).

Dans ces logements, l’eau chaude est préférentiellement produite par une installation

collective (29 % versus 24 %).

En résumé, le type de logement VI correspond aux grands logements collectifs dans des

immeubles assez hauts en béton, avec systématiquement une cave non attenante et un

garage dans un cas sur trois. Ces logements sont en général chauffés au moyen de

systèmes de chauffage collectifs. Ils se localisent généralement dans les grandes unités

urbaines, l’unité urbaine de Paris en particulier.


Actions 2007 38

4. Conclusion

Afin de définir une typologie descriptive des logements, deux démarches ont été menées. La

première approche, fondée sur des méthodes d’analyse statistique multidimensionnelle, a

permis de définir une typologie en 6 classes à partir de l’ensemble des caractéristiques

descriptives du logement : le type, le bâti, les revêtements et aménagements intérieurs, le

système de chauffage, de ventilation…

La deuxième approche, non statistique, a consisté en une catégorisation des logements au

regard des caractéristiques principales retenues par l’INSEE dans ces enquêtes sur les

logements, à savoir le type de logement (individuel, collectif), le statut d’occupation, le

secteur, auxquels ont été ajoutées la taille du logement et l’ancienneté. Il s’agit d’une

description arborescente déterministe en 15 (ou 9) classes. Ces deux typologies apparaissent

plus complémentaires que redondantes.

Une analyse de type segmentation effectuée sur la typologie en 6 classes a permis d’identifier

les variables et les règles d’affectation définissant l’appartenance d’un nouveau logement

(n’ayant pas participé à l’analyse statistique) à une classe. On s’aperçoit qu’il suffit d’un

nombre limité de paramètres pour prédire cette appartenance avec une relative certitude : le

fait de savoir s’il s’agit d’un logement individuel ou collectif, l’existence d’un garage et d’une

cave attenante et l’existence d’une cheminée. Autrement dit, il est relativement aisé de prédire

pour chaque logement du parc national son appartenance à l’une ou l’autre des 6 classes

élaborées.

Cette typologie est un outil pour la recherche des déterminants des niveaux de pollution

intérieure, comme potentiel facteur explicatif direct, ou de manière indirecte en faisant

apparaître les liens et corrélations entre les paramètres logements susceptibles d’intervenir sur

la pollution. A ce titre la typologie descriptive en 6 classes et la catégorisation en 15 (ou 9)

classes seront croisées avec les données de pollution intérieure et en particulier avec la

typologie de la multipollution chimique élaborée par ailleurs.

Par ailleurs, cette typologie pourra servir dans une démarche d’évaluation des risques ou de

prévention.


Actions 2007 39

5. Bibliographie

1. Observatoire de la qualité de l’air intérieur, campagne nationale logements. Recueil des

questionnaires, 2003-2005.

2. Campagne nationale Logements. Etat de la qualité de l’air dans les logements français.

Rapport final de l’observatoire de la qualité de l’air intérieur. Novembre 2006. Disponible

à : http://www.air-interieur.org/userdata/documentation/ document_133.pdf.

3. Kirchner S, Arènes JF, Cochet C et al. Etat de la qualité de l’air dans les logements

français. ERS – Vol. 6, n°4, juillet-août 2007.

4. Kohonen. 1995. Self-Organizing Maps. Berlin: Spring-Verlag (310-341).

5. DREYFUS G et al. Réseaux de neurones méthodes et applications. 2ème édition, 2004.

6. LEBART L et al. Statistique exploratoire multidimensionnelle. Paris, DUNOD, Octobre

1995, ISBN 2100028863.

7. LEBBAH M et al. Cartes topologiques mixtes, dans les actes de la 5ème journée de

l’extraction et gestion des connaissances EGC 2005, RNTI, Paris, France, février 2005.

8. GRANGE D et LEBART L. Traitements statistiques des enquêtes. Paris, DUNOD, 1994,

ISBN 2100020080.

9. LEBBAH M. Carte topologique pour données qualitatives. Thèse, université de Versailles

Saint Quentin en Yvelines, France, Mai 2003.

10. Breiman JH, Freidman RA et al. Classification and Regression Trees. Wadsworth,

Belmont, Ca, 1983.

11. Atkinson EJ, Therneau TM. An Introduction to Recursive Partitionning Using RPART

Routines. Mayo Foundation, 3 Septembre 1997. Disponible à

http://www.mayo.edu/hsr/techrpt/61.pdf.

12. Rousseeuw P.J. Silhouettes: A Graphical Aid to the Interpretation and Validation of

Cluster Analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 1987.

http://www.air-interieur.org/userdata/documentation/%20document_133.pdf

http://www.mayo.edu/hsr/techrpt/61.pdf


Actions 2007 40

6. Annexe : Variables prises en compte pour l’élaboration des cartes topologiques

N° Type Code question Libellé question Réponses possibles Regroupement

1 numeric NPVe1 Nombre de pièces de vie

2 numeric HPRF Quelle est la hauteur moyenne des pièces de votre logement, en dehors de

celle des pièces professionnelles et des pièces annexes ? (en cm)

3 numeric HSRF Quelle est la surface totale de votre logement, en dehors de celle des pièces

professionnelles et des pièces annexes ?

Tenir compte de toutes les pièces situées dans le logement.

4 numeric MATER2 Les murs principaux de l'immeuble sont-ils constitués d'un seul matériau ou

de plusieurs ?

1=un seul matériau

2=deux Matériaux

3=trois matériaux

5 numeric NIAC Ancienneté de l'immeuble ou du logement date numérique

6 numeric NSQ41 Nombre d'appareils à combustion indépendants non-raccordés à un conduit

de fumé dans le logement

7 numeric NSQ31 Nombre d'appareils à combustion indépendants raccordés à un conduit de

fumé dans le logement

8 numeric TMM1 Taux de menuiseries en bois dans le logement (pièces de vie)

9 numeric TMM2 Taux de menuiseries en PVC dans le logement (pièces de vie)

10 numeric TMM3 Taux de menuiseries autre que bois et PVC dans le logement (pièces de vie)

11 numeric TMMB1 Taux de présence de meubles en bois massif dans le logement (pièces de vie)

12 numeric TMMB2 Taux de présence de meubles en bois aggloméré dans le logement (pièces de

vie)

13 numeric TMMB3 Taux de présence de meubles en bois mixte dans le logement (pièces de vie)

14 numeric TRM0 Taux de murs en crépi dans le logement (pièces de vie)

15 numeric TRM1 Taux de murs en papier peint dans le logement (pièces de vie)

16 numeric TRM2 Taux de murs en tissu dans le logement (pièces de vie)

17 numeric TRM3 Taux de murs en carrelage dans le logement (pièces de vie)

18 numeric TRM4 Taux de murs en lambris dans le logement (pièces de vie)

19 numeric TRM5 Taux de murs en peinture dans le logement (pièces de vie)


Actions 2007 41


20 numeric TRM7 Taux de murs sans revêtement dans le logement (pièces de vie)

21 numeric TRP0 Taux de plafonds en bois dans le logement (pièces de vie)

22 numeric TRP1 Taux de plafonds en papier peint dans le logement (pièces de vie)

23 numeric TRP2 Taux de plafonds en tissu dans le logement (pièces de vie)

24 numeric TRP3 Taux de plafonds en peinture dans le logement (pièces de vie)

25 numeric TRP5 Taux de plafonds sans revêtement dans le logement (pièces de vie)

26 numeric TRS1 Taux de sols en moquette dans le logement (pièces de vie)

27 numeric TRS2 Taux de sols en plastique dans le logement (pièces de vie)

28 numeric TRS3 Taux de sols en carrelage dans le logement (pièces de vie)

29 numeric TRS4 Taux de sols en parquet bois massif dans le logement (pièces de vie)

30 numeric TRS5 Taux de sols en parquet stratifié dans le logement (pièces de vie)

31 numeric TRS6 Taux de sols en peinture dans le logement (pièces de vie)

32 numeric TRS8 Taux de sols sans revêtement dans le logement (pièces de vie)

33 factor ACTP1 Existe-t-il une activité professionnelle dans l'immeuble où est situé le

logement ?

1=oui

2=non

34 factor CHEM1 Votre logement est-il équipé d'une cheminée ? 1=oui

2=non

35 factor DBRI Disposez-vous d'un endroit où vous pouvez bricoler (atelier, hangar,

garage...) ?

1=oui attenant au logement

2=oui non attenant

3=non

36 factor DCA3 Existence d'une cave 1=oui communiquante

2=oui non-communiquante

3=non

37 factor DGG2b Existence d'un garage ? 1=oui attenant et

communiquant avec le

logement

2=oui non attenant

3=non


Actions 2007 42


38 factor FC3 Votre logement est : 1=maison individuelle

2=appart dans immeuble collectif

3=studio dans immeuble collectif

4=pièce indépendante

5=logement-foyer personnes âgées

6=ferme, bât d’exploitation agricole

7=chambre hôtel

8=construction provisoire

9=logement dans un immeuble à usage professionnel

16;2345789

39 factor FC8 Occupez-vous ce logement comme : 1=fermier ou métayer

2=propriétaire ou accédant à la propriété

3=logé gratuitement

4=locataire ou sous-locataire

12;34

40 factor FC9b Quel est votre propriétaire ? 1=organisme HLM (office, société ou OPAC)

2=une autre société du secteur public ou privé

3=une administration

4=une association

5=un membre de votre famille

6=un autre particulier;

7=autre cas

1;2347;56

41 factor HCU1 Avez-vous une cuisine ? 1=oui cuisine FERMEE;

2=oui cuisine OUVERTE (américaine)

3=non pas de cuisine mais une installation pour faire la

cuisine (avec évacuation des eaux usées);

4=non pas d’installation pour faire la cuisine

1;234

43 factor HPLBO Le plancher le plus bas des pièces d'habitation

est en :

1=plancher en bois

2=plancher en béton ou similaire

44 factor KCC1 Quel est le combustible principal utilisé pour

votre installation de chauffage (y compris

chauffage électrique type convecteurs) ?

1=fioul domestique

2=butane ou propane (GPL) en citerne

3=butane ou propane (GPL) en bouteille

4=gaz de réseau (gaz de ville)

5=charbon ; 6=Bois

7=charbon+bois

8=électricité

9=autre cas

1;234;567;089


Actions 2007 43


45 factor KCC Votre logement est-il équipé d'un système de

chauffage ?

1=aucun

2=urbain

3=électrique mixte (câbles+convecteurs fixes) 4=électrique

individuel (convecteurs fixes)

5=chauf. central individuel (+chaudières électriques)

6=chauf. central collectif d’immeuble

7=chauf. central collectif de groupe d’immeubles

34;267;5

48 factor KEIU1 Le logement est équipé d'appareils

indépendants de production d'eau chaude de

type Chauffe-eau SANS BALLON

(production instantanée) ?

1=oui

2=non

56 factor KEIU2 Le logement est équipé d'appareils

indépendants de production d'eau chaude de

type "Ballon, cumulus ou autre appareil à

accumulation" ?

1=oui

2=non

57 factor KVNT2 Votre logement est-il aéré au moyen de... 11=une ventilation mécanique générale simple flux ; 12=une

ventilation mécanique générale double flux

2=des moteurs de ventilateurs placés dans quelques pièces

3=des conduits ou des grilles d’aération (ventilation naturelle)

4=aucun dispositif particulier

11;12;2;3;4

62 factor MATER0 Les murs principaux de l'immeuble sont

constitués de :

1=bois

2=brique

3=béton

4=parpaing

5=granit

6=Pierre

7=autre

17;2;3;4;56

67 factor REAB L'immeuble a-t-il fait l'objet de travaux de

réhabilitation ?

1=oui, il y a moins de 5 ans

2=oui, il y a plus de 5 ans et moins de 10ans

3=oui, il y a plus de 10 ans

4=non, jamais

1;23;4

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TYPOLOGIE DESCRIPTIVE DES LOGEMENTS - oqai.fr vise à une description synthétique de l’échantillon des logements enquêtés et du parc de logements français par extension. Cette